Большие или маленькие языковые модели? Что является идеальным выбором

Быстрое развитие области обработки естественного языка можно увидеть в дискуссиях вокруг типов языковых моделей, то есть между большими языковыми моделями (LLM) и малыми языковыми моделями (SLM). По мере того как организации и исследователи углубляются в использование возможностей обработки естественного языка для различных целей, они сталкиваются с вопросом: Что выбрать? Большие языковые модели или малые языковые модели? Основное внимание уделяется не только размеру или производительности модели, оно также распространяется на надежность и приписывается этике. Поэтому в этой статье мы поговорим о языковых моделях искусственного интеллекта, начиная от больших и малых языковых моделей и заканчивая тем, какая из них подходит для вашей цели по своим характеристикам.

Что такое большие языковые модели?

Большие языковые модели — это те языковые модели искусственного интеллекта, которые могут похвастаться обширными многозначными параметрами, которые условно исчисляются миллиардами или триллионами. Эти значения превращают узлы в числовое представление алгоритма, реализующего входные и выходные данные. Когда количество параметров увеличивается, модель становится сложнее и точнее. В большинстве случаев большие языковые модели обучаются на обширных базах данных текстовой информации, часто поступающей из Интернета, по всей длине и ширине которого модели находят возможным усвоить сложные грамматические и лексические структуры естественного языка. Одной из революционных особенностей этих языковых моделей является их размер. Такие модели, как GPT-3, BERT и T5, наиболее известны своей иммерсивной природой.

Что такое малые языковые модели?

Малые языковые модели часто характеризуются небольшим количеством параметров, обычно от нескольких миллионов до нескольких десятков миллионов. Эти параметры — числа, которые лежат в основе внутреннего языка модели и удерживают ее вместе в процессе обработки входных данных и генерации выходных. Уменьшение выразительности и сложности модели при меньших параметрах является основной функциональностью малых языковых моделей. Как правило, малые языковые модели обучаются на ограниченных текстовых наборах данных, имеющих более узкое содержание, относящееся к конкретной области или задаче, что помогает быстро изучать контекстуальные ассоциации и языковые паттерны. Примерами таких языковых моделей с компактным пространством являются ALBERT, DistilBERT и TinyBERT.

Теперь, когда мы знаем о больших и малых языковых моделях, давайте подробно рассмотрим плюсы и минусы больших и малых языковых моделей, чтобы понять, какая из них лучше подходит.

Плюсы больших языковых моделей

Большие языковые модели используют большие объемы данных для более глубокого обучения и становятся намного лучше в создании беглых, связных и разнообразных текстов. Это происходит благодаря их непревзойденному пониманию лингвистических паттернов и структур, полученных из огромного количества данных.

Нейронные сети отлично справляются со сложными и новыми задачами, включая сложные высказывания и точную классификацию, на которые не способны маленькие нейронные сети.

Большие языковые модели блестяще используют механизмы трансферного обучения и обучения по крупицам — уже имеющиеся знания помогают им автоматически адаптироваться к новым задачам и областям без дополнительного обучения или вообще без него.

Недостатки больших языковых моделей

Большие языковые модели отличаются от малых моделей тем, что требуют больших затрат и сложностей как при обучении, так и при развертывании, что, в свою очередь, может увеличить расходы на аппаратное и программное обеспечение и человеческие ресурсы.

Кроме того, большие языковые модели, скорее всего, могут допускать больше ошибок и использовать необъективные правила, что в свою очередь приводит к неполному тексту, промаху или даже к опасным ситуациям, особенно в случае недостатка данных или неглубокого контроля. Большие языковые модели, с другой стороны, демонстрируют гораздо большую стабильность.

В отличие от малых языковых моделей, большие языковые модели с их многочисленными скрытыми слоями и параметрами прозрачны и сложны для понимания даже экспертами или пользователями, что создает реальные проблемы для понимания их функций и принятия решений относительно их результатов.

Плюсы малых языковых моделей

Малые языковые модели являются относительно недорогим и простым решением в отличие от дорогих и сложных процессов больших моделей, что делает требования к аппаратному, программному и человеческому обеспечению достаточно низкими.

Малые языковые модели также отличаются повышенной надежностью и устойчивостью, создавая более четкий, точный и безопасный текст, особенно при наличии большого количества данных и контроля, чего нельзя сказать о больших языковых моделях.

В отличие от больших моделей, использующих множество скрытых слоев и параметров для решения различных задач, малые модели упрощают работу, сводя ее к основам, становясь более прозрачными, что способствует лучшему пониманию. В конечном итоге это помогает сделать их более понятными, в отличие от более сложных больших моделей.

Недостатки малых языковых моделей

Недостатком малых языковых моделей является то, что они создают текст, которому не хватает беглости, связности и разнообразия по сравнению с большими языковыми моделями, поскольку они используют очень мало лингвистических паттернов и структур из фрагментов данных.

Они демонстрируют неполноценность по сравнению с большими языковыми моделями в отношении универсальности использования, способности справляться с последовательностями меньшего разнообразия и меньшего опыта обобщения, что является следствием их небольшой способности к выражению.

Их потенциал в использовании трансферного обучения и обучения по нескольким кадрам сравнительно ограничен, что требует большей зависимости от дополнительных данных и тонкой настройки для облегчения адаптации к новым задачам и областям.

Идеальный выбор между известными языковыми моделями искусственного интеллекта

Выбор операционной языковой модели, наиболее полно отвечающей вашим потребностям, также предполагает учет некоторых переменных. Поскольку создание модели — это ваш первоначальный шаг, вы должны конкретно указать, какие задачи вы хотите, чтобы модель выполняла. Если ваш основной интерес заключается в анализе настроения, предоставлении ответов на вопросы или резюмировании текста, что требует глубокого понимания естественного языка, то вам подойдет большая языковая модель. В противоположность этому, для четко определенных целей, таких как классификация текстов или генерация языка, вы можете выбрать небольшую языковую модель.

Данные оказывают первостепенное влияние на определение доступности языковой модели. Большие языковые модели, в свою очередь, требуют огромного количества данных на этапе обучения для достижения высочайшего качества. Если вы ограничены в данных, лучше использовать небольшую языковую модель, обученную на меньшем количестве данных, чтобы она оптимально соответствовала задаче.

Вычислительные ресурсы и инфраструктура также являются одними из основных проблем, требующих решения. Большие языковые модели являются наиболее сложными и потребляют большое количество вычислительной мощности и процессов. Если дефицит вычислительных ресурсов является для вас небольшой проблемой, хорошей альтернативой может стать небольшая языковая модель.

Компромисс между точностью и эффективностью — один из важных моментов, о котором следует задуматься при рассмотрении этой темы. Небольшие языковые модели позволят выполнять операции быстрее и дешевле, поскольку они обычно имеют меньшие технологические накладные расходы. С другой стороны, они могут не достигать такого же уровня точности по сравнению с большими языковыми моделями. Если точность имеет первостепенное значение, очевидным выбором будет большая языковая модель.

Поскольку искусственный интеллект революционизирует весь мир своими ежедневными достижениями, выбор конкретной языковой модели может оказаться непростой задачей. Но если учесть перечисленные нами факторы, это может стать легкой задачей, поскольку все языковые модели искусственного интеллекта имеют свои достоинства и недостатки, которые делают их подходящими для использования в зависимости от требований пользователя.